检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2017年第1期57卷 1-6页

作者：哈里旦木·阿布都克里木程勇刘洋孙茂松清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)北京100084

以维吾尔语为代表的低资源、形态丰富语言的信息处理对于满足"一带一路"语言互通的战略需求具有重要意义。这类语言通过组合语素来表示句法和语义关系,因而给语言处理带来严重的数据稀疏问题。该文提出基于双向门限递归单元... 详细信息

以维吾尔语为代表的低资源、形态丰富语言的信息处理对于满足"一带一路"语言互通的战略需求具有重要意义。这类语言通过组合语素来表示句法和语义关系,因而给语言处理带来严重的数据稀疏问题。该文提出基于双向门限递归单元神经网络的维吾尔语形态切分方法,将维吾尔词自动切分为语素序列,从而缓解数据稀疏问题。双向门限递归单元神经网络能够充分利用双向上下文信息进行切分消歧,并通过门限递归单元有效处理长距离依赖。实验结果表明,该方法相比主流统计方法和单向门限递归单元神经网络获得了显著的性能提升。该方法具有良好的语言无关性,能够用于处理更多的形态丰富语言。

关键词：双向门限递归单元神经网络维吾尔语形态切分

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神经机器翻译系统在维吾尔语-汉语翻译中的性能对比

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清华大学学报（自然科学版） 2017年第8期57卷 878-883页

作者：哈里旦木.阿布都克里木刘洋孙茂松清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084

基于深度学习的神经机器翻译已在多个语言对上显著超过传统的统计机器翻译,成为当前的主流机器翻译技术。该文从词粒度层面出发,对国际上具有影响力的6种神经机器翻译方法在维吾尔语-汉语翻译任务上进行了深入分析和比较,这6种方法分别... 详细信息

基于深度学习的神经机器翻译已在多个语言对上显著超过传统的统计机器翻译,成为当前的主流机器翻译技术。该文从词粒度层面出发,对国际上具有影响力的6种神经机器翻译方法在维吾尔语-汉语翻译任务上进行了深入分析和比较,这6种方法分别是基于注意力机制(GroundHog),词表扩大(LV-groundhog),源语言和目标语言采用子词(subword-nmt)、字符与词混合(***)、子词与字符(dl4mt-cdec)以及完全字符(dl4mt-c2c)方法。实验结果表明:源语言采用子词、目标语言采用字符的方法(dl4mtcdec)在维吾尔语-汉语神经机器翻译任务上性能最佳。该文不仅是首次将神经机器翻译方法应用到维吾尔语-汉语机器翻译任务上,也是首次将不同的神经机器翻译方法在同一语料库上进行了对比分析。该研究对维吾尔语-汉语机器翻译任务和神经机器翻译的进一步研究工作都具有重要的参考意义。

关键词：神经机器翻译资源匮乏语言维吾尔语

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生成式对抗网络:从生成数据到创造智能

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自动化学报 2018年第5期44卷 769-774页

作者：王坤峰左旺孟谭营秦涛李力王飞跃中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 青岛智能产业技术研究院青岛266000 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 北京大学信息科学技术学院北京100871 微软亚洲研究院北京100080 清华大学自动化系北京100084 国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心长沙410073

技术创新是社会经济发展的核心驱动力.继以物联网、云计算、大数据和移动互联网为代表的信息技术之后,以深度学习为代表的人工智能技术蓬勃发展,被公认是社会经济发展的新动能和新引擎,有望在农业生产、工业制造、经济金融、社会管理等... 详细信息

技术创新是社会经济发展的核心驱动力.继以物联网、云计算、大数据和移动互联网为代表的信息技术之后,以深度学习为代表的人工智能技术蓬勃发展,被公认是社会经济发展的新动能和新引擎,有望在农业生产、工业制造、经济金融、社会管理等众多领域产生颠覆性变革.

关键词：生成式对抗网络生成数据创造智能

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网络表示学习综述

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中国科学：信息科学 2017年第8期47卷 980-996页

作者：涂存超杨成刘知远孙茂松清华大学计算机科学与技术系北京100084 智能技术与系统国家重点实验室(清华大学) 北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084

网络是表达物体和物体间联系的一种重要形式,针对网络的分析研究的一个关键问题就是研究如何合理地表示网络中的特征信息.随着机器学习技术的发展,针对网络中节点的特征学习成为了一项新兴的研究任务.网络表示学习算法将网络信息转化为... 详细信息

网络是表达物体和物体间联系的一种重要形式,针对网络的分析研究的一个关键问题就是研究如何合理地表示网络中的特征信息.随着机器学习技术的发展,针对网络中节点的特征学习成为了一项新兴的研究任务.网络表示学习算法将网络信息转化为低维稠密的实数向量,并用于已有的机器学习算法的输入.举例来说,节点表示可以作为特征送入支持向量机等分类器用于节点分类任务,也可以作为欧氏空间中的点坐标用于可视化任务.近年来,网络表示学习问题吸引了大量的研究者的目光,本文将针对近年来的网络表示学习工作进行系统性的介绍和总结.

关键词：网络表示学习机器学习深度学习神经网络

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基于深度神经网络的搜索引擎点击模型构建

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中文信息学报 2017年第5期31卷 146-155页

作者：谢晓晖王超刘奕群张敏马少平智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)清华大学计算机系北京100084

随着富媒体展现形式被越来越多地引入搜索交互界面,搜索引擎的结果页面呈异质化和二维模块展现形式,这对传统的点击预测模型提出了巨大的挑战。针对这一情况,我们对实际搜索引擎结果页面的多模态结果进行了分析,构建了一个结合深度神经... 详细信息

随着富媒体展现形式被越来越多地引入搜索交互界面,搜索引擎的结果页面呈异质化和二维模块展现形式,这对传统的点击预测模型提出了巨大的挑战。针对这一情况,我们对实际搜索引擎结果页面的多模态结果进行了分析,构建了一个结合深度神经网络和点击模型的框架,该框架既包含了神经网络的特性,又利用了点击模型的预测能力。我们希望利用这个框架挖掘出多模态信息与文本信息之间的相关性,使之具有描述异质化结果和二维模块展示形式的能力。实验表明,我们的框架相较于传统的点击模型在点击预测性能上有显著提升,但由于搜索引擎的多模态结果内容复杂,仅利用多模态结果的底层特征,即使使用深度神经网络,从中能够挖据出的语义相关性较弱。

关键词：异质化结果深度神经网络点击模型

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基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方法

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自动化学报 2017年第11期43卷 1931-1940页

作者：田涛涛侯忠生刘世达邓志东北京交通大学电子信息工程学院先进控制系统研究所北京100044 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)北京100084

提出了一种基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方案.首先,将无人驾驶汽车循迹跟踪控制问题转化成预瞄偏差角跟踪问题,然后基于无人驾驶汽车横向控制系统的动态线性化数据模型,设计出无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法和伪... 详细信息

提出了一种基于无模型自适应控制的无人驾驶汽车横向控制方案.首先,将无人驾驶汽车循迹跟踪控制问题转化成预瞄偏差角跟踪问题,然后基于无人驾驶汽车横向控制系统的动态线性化数据模型,设计出无模型自适应控制算法、伪梯度估计算法和伪梯度重置算法,进而实现了自主车辆的无人驾驶.该方法的实现仅用到无人驾驶汽车运行时的输入输出数据,避免了对无人驾驶汽车进行复杂机理建模的难题,对于复杂的无人驾驶汽车运行过程具有很好的自适应性,对不同的无人驾驶车辆具有较强的可移植性.该方案已实际应用于清华大学无人驾驶汽车实验平台,在北京市丰台区的实地测试实验、在江苏省常熟市高速路的测试以及2015年"中国智能车未来挑战赛"的现场应用验证了所提方案的有效性.

关键词：无模型自适应控制无人驾驶汽车横向控制预瞄偏差角

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知识表示学习研究进展

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计算机研究与发展 2016年第2期53卷 247-261页

作者：刘知远孙茂松林衍凯谢若冰清华大学计算机科学与技术系北京100084 智能技术与系统国家重点实验室(清华大学) 北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084

人们构建的知识库通常被表示为网络形式,节点代表实体,连边代表实体间的关系.在网络表示形式下,人们需要设计专门的图算法存储和利用知识库,存在费时费力的缺点,并受到数据稀疏问题的困扰.最近,以深度学习为代表的表示学习技术受到广泛... 详细信息

人们构建的知识库通常被表示为网络形式,节点代表实体,连边代表实体间的关系.在网络表示形式下,人们需要设计专门的图算法存储和利用知识库,存在费时费力的缺点,并受到数据稀疏问题的困扰.最近,以深度学习为代表的表示学习技术受到广泛关注.表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为稠密低维实值向量,知识表示学习则面向知识库中的实体和关系进行表示学习.该技术可以在低维空间中高效计算实体和关系的语义联系,有效解决数据稀疏问题,使知识获取、融合和推理的性能得到显著提升.介绍知识表示学习的最新进展,总结该技术面临的主要挑战和可能解决方案,并展望该技术的未来发展方向与前景.

关键词：知识表示表示学习知识图谱深度学习分布式表示

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基于用户评分和评论信息的协同推荐框架

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模式识别与人工智能 2016年第4期29卷 359-366页

作者：谭云志张敏刘奕群马少平智能技术与系统国家重点实验室北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

用户的反馈通常包含一个数值评分和一段文本形式的评论.文中利用用户评论学习商品特征在不同主题上的分布及用户对商品不同特征的偏好程度,把商品特征和用户偏好的契合度引入传统的协同过滤算法中,提出基于用户评分和评论信息的协同推... 详细信息

用户的反馈通常包含一个数值评分和一段文本形式的评论.文中利用用户评论学习商品特征在不同主题上的分布及用户对商品不同特征的偏好程度,把商品特征和用户偏好的契合度引入传统的协同过滤算法中,提出基于用户评分和评论信息的协同推荐框架.使用该框架可较方便地将用户评论信息引入到现有的协同过滤算法中.通过引入用户评论信息,可一定程度缓解传统协同过滤算法面临的数据稀疏性问题.在22个亚马逊的真实数据集上的实验证明文中方法的有效性.

关键词：推荐系统协同过滤用户评论文本分析

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儿童外语学习认知数据收集的在线游戏框架

儿童外语学习认知数据收集的在线游戏框架

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：马为之张敏张琛昱陈忆馨谢倩孙炜岳刘奕群马少平智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室清华大学计算机系北京100084

近年来,人工智能技术飞速发展,不少工作试图从人类的认知发展过程中探索前进方向,语言学习认知的过程成为了重点关注的研究领域.已有的语言认知研究工作主要集中在学龄前儿童母语的词汇学习认知方面,依赖于WordBank1等大规模语料库.然... 详细信息

近年来,人工智能技术飞速发展,不少工作试图从人类的认知发展过程中探索前进方向,语言学习认知的过程成为了重点关注的研究领域.已有的语言认知研究工作主要集中在学龄前儿童母语的词汇学习认知方面,依赖于WordBank1等大规模语料库.然而就所知,目前在第二语言学习方面研究不多,尚未有大规模的第二语言词汇学习数据,且传统的数据收集方法难以收集到大规模数据,这也一定程度上限制了对于第二语言学习的研究工作及母语与第二语言学习的比较.针对这一问题,本文针对学龄前儿童群体设计了基于游戏性原则的数据收集方法和研究框架,用于收集第二语言的语言学习情况和用户数据,以支撑相应研究工作的开展.目前,已经实现了针对学龄前儿童的第二语言为英语的词汇认知数据收集系统,正在进行在线的数据收集.

关键词：儿童外语学习第二语言语言认知游戏性数据收集

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THUUyMorph:维吾尔语形态分析语料库

THUUyMorph:维吾尔语形态分析语料库

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：哈里旦木·阿布都克里木阿布都克力木·阿布力孜孙茂松刘洋清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室北京100084 清华大学人文学院计算语言学实验室北京 100084

该文介绍了维吾尔语形态分析语料库及其构建过程.从网上搜集了新闻、科技、小说、散文、日常用语和其它等不同领域的语料,采用制定切分规则(带语音变化和不带语音变化)、人工切分、错误分析和校对等过程建立了维吾尔语形态分析语料库.... 详细信息

该文介绍了维吾尔语形态分析语料库及其构建过程.从网上搜集了新闻、科技、小说、散文、日常用语和其它等不同领域的语料,采用制定切分规则(带语音变化和不带语音变化)、人工切分、错误分析和校对等过程建立了维吾尔语形态分析语料库.该语料库为50万词次规模,分为词级和句子级两类标注.该文工作不仅对相关维吾尔语语料库的建设具有参考意义,而且为维吾尔语的自然语言处理的研究提供了有益的资源.

关键词：维吾尔语形态分析语料库自然语言处理

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